NVIDIA Tesla K80 vs Tesla P40: iguales 24 GB, pero diferentes capacidades

NVIDIA Tesla K80 y Tesla P40 pueden ser fácilmente confundidas como aceleradores similares: ambas tarjetas cuentan con 24 GB de memoria GDDR5, utilizan refrigeración pasiva y están diseñadas para instalación en servidores. Sin embargo, la K80 es un modelo de doble procesador de la era Kepler, creado principalmente para cálculos científicos, mientras que la más nueva P40 está orientada a FP32 e inferencia de redes neuronales. En la mayoría de las tareas modernas, la P40 es más rápida y conveniente; sin embargo, la K80 mantiene una importante ventaja: el rendimiento en FP64.

La principal diferencia se encuentra en la memoria

La Tesla K80 combina dos GPU GK210. Cada GPU recibe 12 GB de memoria y funciona como un dispositivo CUDA separado. Los 24 GB mencionados en las especificaciones no pueden ser utilizados como un único búfer de video: una tarea suele estar limitada a 12 GB, a menos que el programa sepa distribuir los datos entre múltiples GPU.

Incluso con el soporte de dos aceleradores, parte de la información puede duplicarse en la memoria de ambos chips. Por lo tanto, la configuración de la K80 no es adecuada para todas las cargas computacionales.

La Tesla P40 es más sencilla: un procesador GP102 tiene acceso a todos los 24 GB. Esto es más importante que la diferencia formal en la cantidad de núcleos CUDA. Un modelo grande o un conjunto de datos puede caber completamente en la memoria de una sola GPU sin requerir la división manual de la tarea.

Los valores totales de la K80 también requieren una interpretación cuidadosa. Sus 4992 núcleos CUDA, 480 GB/s de ancho de banda y picos de teraflops están divididos entre dos GPU. Si una aplicación utiliza solo un GK210, los recursos efectivos se reducen aproximadamente a la mitad.

FP32 y redes neuronales: victoria clara de la P40

En cálculos de precisión simple, la Tesla P40 alcanza 12 Tflops, mientras que los máximos 8,73 Tflops de la K80 son la suma de dos procesadores y dependen del modo GPU Boost.

En la práctica, la ventaja de la P40 a menudo resulta aún más notable. El programa no necesita sincronizar dos GPU, intercambiar datos entre ellas y tener en cuenta matrices de memoria separadas. Si una aplicación no escala bien en múltiples aceleradores, parte de los recursos de la K80 quedará inactiva.

Para inferencia, la P40 tiene otro argumento serio: el modo INT8 con un rendimiento de hasta 47 TOPS. NVIDIA posicionó esta tarjeta como un acelerador para inferencia en servidores, diseñado para trabajar con TensorRT. La K80 apareció antes de la transición masiva de las redes neuronales a cálculos de menor precisión y no ofrece un modo INT8 comparable.

La P40 no tiene núcleos tensoriales, por lo que en velocidad para modelos contemporáneos, se queda notablemente atrás de los aceleradores de generaciones Volta, Turing y posteriores. Sin embargo, dentro de esta pareja, es la P40 la que mejor se adapta a la inferencia local y otras tareas de aprendizaje automático.

FP64: la principal ventaja de la K80

La Tesla K80 fue creada para cálculos científicos de alto rendimiento, por lo que la arquitectura GK210 recibió bloques avanzados de precisión doble. Al cargar ambos procesadores, la tarjeta proporciona hasta 2,91 Tflops de FP64, casi tanto como los sistemas de servidor modernos de su era esperaban de un acelerador HPC especializado.

El GP102 de la P40 fue diseñado con otra prioridad. Su fortaleza radica en FP32 y operaciones enteras, y el rendimiento en FP64 es solo alrededor de una treinta y dosava parte del FP32, es decir, aproximadamente 0,37 Tflops. Arquitectónicamente, el GP102 es más cercano al GP104 que al GP100 orientado a cálculos con bloques mejorados de precisión doble.

Por lo tanto, la K80 aún puede ser más interesante en tareas donde el FP64 es realmente necesario:

• simulación numérica;
• dinámica molecular;
• hidrodinámica computacional;
• aplicaciones CUDA científicas e ingenieriles;
• proyectos antiguos optimizados para múltiples GPU Kepler.

Pero esta ventaja solo funciona en programas capaces de cargar ambos procesadores. Un solo GK210 solo dispone de 12 GB de memoria y aproximadamente la mitad de la potencia de cálculo total de la K80.

Controladores y compatibilidad de software

El stack de software se ha convertido en una de las principales limitaciones de la K80. NVIDIA ha fijado la rama R470 como la última que soporta aceleradores de servidor Kepler. Las nuevas versiones de controladores y CUDA ya no están destinadas a esta arquitectura, por lo que para la K80 a menudo es necesario utilizar sistemas operativos, bibliotecas o contenedores obsoletos.

La situación de la P40 es mejor. En 2026, todavía figura en las listas de GPU soportadas por los controladores modernos de NVIDIA Data Center, incluidas las ramas R580 y R582. Esto no hace que Pascal sea una nueva arquitectura, pero simplifica notablemente la instalación de controladores actuales y el lanzamiento de un entorno CUDA relativamente reciente.

Con la virtualización, la situación es más estricta: el mantenimiento de la Tesla P40 dentro de NVIDIA vGPU ha llegado a su etapa final, y el soporte de mantenimiento está programado para finalizar en julio de 2026. Por lo tanto, comprar una P40 específicamente para un nuevo servidor comercial vGPU ya no es racional, aunque los controladores de cálculo regulares continúan su soporte.

Instalación en estaciones de trabajo

Ambas tarjetas están equipadas con radiadores pasivos y dependen de un potente flujo de aire dirigido dentro del servidor. En una carcasa normal, se requerirá un ventilador o conducto de aire específico: la ventilación natural no es suficiente para aceleradores con un consumo de energía de 250-300 W.

Las K80 y P40 no tienen salidas de video, por lo que se deberá conectar un monitor a la gráfica integrada o a una tarjeta de video separada. También es necesario verificar el tipo de conector y la distribución de la alimentación: las Tesla de servidor no se pueden conectar sin comprobar con un cable estándar de una tarjeta de video de juego.

La P40 es más práctica aquí, no solo por su rendimiento, sino también por su menor consumo energético: 250 W frente a los 300 W de la K80.

Conclusión: Tesla K80 o Tesla P40

La Tesla P40 es la elección preferida para la mayoría de las tareas. Ofrece 24 GB de memoria unificados, mayor velocidad en FP32, soporte para INT8, menor consumo de energía y compatibilidad de software significativamente más moderna. La P40 es más adecuada para inferencia, renderizado CUDA y aplicaciones que requieren más de 12 GB de memoria en una sola GPU.

La Tesla K80 solo tiene sentido en un nicho específico de FP64. Es capaz de superar notablemente a la P40 en cálculos científicos de precisión doble, pero requiere software con soporte para dos GPU, una rama de controladores antiguos y refrigeración más compleja.

No es recomendable comprar la K80 solo por sus 24 GB formales o la gran cantidad de núcleos CUDA. Si la tarea no se basa en FP64 y no está optimizada para dos procesadores Kepler, la Tesla P40 será más rápida, simple y práctica.